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Matlab訊號上疊加雜訊和信噪比的計算
發表於11個月前(2014-01-24 18:38) 閱讀(26) | 評論(0)
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信噪比 在訊號處理中經常需要把雜訊疊加到訊號上去,在疊加雜訊時往往需要滿足一定的信噪比,這樣產生二個問題,其一雜訊是否按指定的信噪比疊加,其二怎麼樣檢驗帶噪訊號中信噪比滿足指定的信噪比。 在MATLAB中可以用randn產生均值為0方差為1的常態分佈白色雜訊,但在任意長度下x=randn(1,N),x不一定是均值為0方差為1(有些小小的偏差),這樣對後續的計算會產生影響。在這裡提供3個函數用於按一定的信噪比把雜訊疊加到訊號上去,同時可檢驗帶噪訊號中信噪比。 1,把白色雜訊疊加到訊號上去: ?
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function [Y,NOISE] = noisegen(X,SNR) % noisegen add white Gaussian noise to a signal. % [Y, NOISE] = NOISEGEN(X,SNR) adds white Gaussian NOISE to X. The SNR is in dB. NOISE=randn(size(X)); NOISE=NOISE-mean(NOISE); signal_power = 1/length(X)*sum(X.*X); noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) ); NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE; Y=X+NOISE; |
其中X是純訊號,SNR是要求的信噪比,Y是帶噪訊號,NOISE是疊加在訊號上的雜訊。 2,把指定的雜訊疊加到訊號上去 有標準雜訊庫NOISEX-92,其中帶有白色雜訊、辦公室雜訊、工廠雜訊、汽車雜訊、坦克雜訊等等,在訊號處理中往往需要把庫中的雜訊疊加到訊號中去,而雜訊的採樣頻率與純訊號的採樣頻率往往不一致,需要採樣頻率的校準。 ?
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function [Y,NOISE] = add_noisem(X,filepath_name,SNR,fs) % add_noisem add determinated noise to a signal. % X is signal, and its sample frequency is fs; % filepath_name is NOISE‘s path and name, and the SNR is signal to noise ratio in dB. [wavin,fs1,nbits]=wavread(filepath_name); if fs1~=fs wavin1=resample(wavin,fs,fs1); end nx=size(X,1); NOISE=wavin1(1:nx); NOISE=NOISE-mean(NOISE); signal_power = 1/nx*sum(X.*X); noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) ); NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE; Y=X+NOISE; |
其中X是純訊號,filepath_name是指定雜訊檔案(.wav)的路徑和檔案名稱,SNR是要求的信噪比,fs是訊號X的採樣頻率,Y是帶噪訊號,NOISE是疊加在訊號上的雜訊。 3,檢驗帶噪訊號的信噪比 信噪比的定義為 訊號能量 (純訊號)^2 SNR=-----------------=-------------------------- 雜訊能量 (帶噪訊號-純訊號)^2 ?
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function snr=SNR_singlech(I,In) % 計算信噪比函數 % I :\original signal % In :noisy signal(ie. original signal + noise signal) snr=0; Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power Pn=sum(sum((I-In).^2)); %noise power snr=10*log10(Ps/Pn); |
其中I是純訊號,In是帶噪訊號,snr是信噪比 以下給出調用上函數的例子可作參考: 例一 ?
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clear all; clc; close all; [filename,pathname]=uigetfile( ‘*.wav‘ , ‘請選擇語音檔案:‘ ); [X,fs]=wavread([pathname filename]); [Y,NOISE] = noisegen(X,10); subplot 311; plot(X); subplot 312; plot(NOISE); subplot 313; plot(Y); mn=mean(NOISE) snr=SNR_singlech(X,Y) |
例二 ?
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clear all; clc; close all; [filename,pathname]=uigetfile( ‘*.wav‘ , ‘請選擇語音檔案:‘ ); [filename1,pathname1]=uigetfile( ‘*.wav‘ , ‘請選擇雜訊檔案:‘ ); filepath_name=[pathname1 filename1]; [X,fs]=wavread([pathname filename]); [Y,NOISE] = add_noisem(X,filepath_name,10,fs); subplot 311; plot(X); subplot 312; plot(NOISE); subplot 313; plot(Y); mn=mean(NOISE) snr=SNR_singlech(X,Y) |
參考: [1] . http://www.ilovematlab.cn/thread-54155-1-1.html
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